El glosario de datos definitivo para líderes empresariales
Este glosario de términos sobre datos ayudará a todos en su empresa a comprender el valor de los datos procesables en tiempo real en la era de la IA generativa.
Aquí tiene un dato sorprendente: el 90% de los datos del mundo se ha generado en los últimos dos años. Con tal volumen de información circulando por su organización, es esencial formar a todos los perfiles, no solo a los especialistas en datos. Este glosario de datos le servirá como guía para comprender los conceptos clave y fortalecer la alfabetización en datos en toda su empresa.
La inteligencia artificial (IA) ayuda a extraer valor de grandes volúmenes de información, pero para aprender y mejorar la toma de decisiones necesita datos de calidad.
Glosario de datos por tema
Términos básicos de datos
Almacenamiento y gestión de datos
Procesamiento por lotes
El procesamiento por lotes se produce cuando un ordenador ejecuta automáticamente una tarea repetitiva, o un conjunto de tareas, sobre grandes volúmenes de datos como una sola unidad, en lugar de hacerlo de forma individual. Este enfoque es ideal para procesos que requieren mucha capacidad de cómputo y que resultan más eficientes cuando se ejecutan juntos, a menudo en horas de baja demanda para optimizar los recursos.
- ¿Qué significa para los clientes?: Cuando tareas como el procesamiento de pedidos se ejecutan por lotes, los clientes experimentan tiempos de respuesta más rápidos, así como resultados más coherentes y precisos.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos ahorran tiempo al reducir el trabajo administrativo asociado a tareas individuales y logran un control de calidad más consistente al aplicar reglas de negocio estándar en todo el proceso.
Business analytics
Business analytics es la práctica de utilizar datos para poner a prueba hipótesis y tomar decisiones o realizar predicciones más informadas, a menudo relacionadas con el rendimiento futuro. Es un enfoque predictivo que modela y analiza datos para generar nuevos conocimientos y anticipar tendencias.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes disfrutan de experiencias mejoradas, como recomendaciones de productos personalizadas y mensajes de marketing más relevantes, entregados en el momento adecuado.
- ¿Qué significa para los equipos?: Business analytics permite a los equipos anticiparse a las tendencias, crear predicciones más precisas y tomar decisiones más inteligentes sobre planificación de recursos, previsión de la demanda, evaluación de riesgos y otros aspectos clave.
Business intelligence
Business intelligence (BI) es la práctica de recopilar grandes volúmenes de datos para obtener una visión actual del rendimiento y extraer conocimientos accionables que respalden la toma de decisiones. Es un enfoque descriptivo, ya que muestra lo que está ocurriendo en un momento determinado.
- ¿Qué significa para los clientes?: Cuando las organizaciones analizan el rendimiento pasado y actual y aplican estos conocimientos para mejorar, pueden ofrecer mejores experiencias, lo que incrementa la satisfacción y la fidelidad.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos utilizan la BI tanto para iniciativas internas, como el seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI), como para iniciativas externas, por ejemplo, la detección de riesgos empresariales mediante la monitorización de métricas como la satisfacción del cliente (CSAT).
Customer data platform (CDP)
Una CDP permite a las empresas recopilar, organizar y activar datos de clientes procedentes de fuentes como sitios web, aplicaciones móviles, correos electrónicos y redes sociales, con el fin de crear perfiles de cliente unificados.
- ¿Qué significa para los clientes?: Las empresas pueden anticipar mejor sus necesidades y ofrecer interacciones de marca más relevantes y útiles.
- ¿Qué significa para los equipos?: Con una visión unificada del cliente, los equipos pueden diseñar experiencias, campañas y productos más personalizados, así como medir y optimizar continuamente a medida que se incorporan nuevos datos.
Conozca sus datos, analícelos y actúe con ellos
Los datos pueden impulsar la transformación digital de su organización. Aproveche sus análisis mediante una estrategia de integración escalable que unifique todas sus fuentes de datos.
Dashboard
Un dashboard es una visualización de datos que se utiliza para monitorizar condiciones y facilitar la comprensión de la información. Suele incluir varios gráficos interactivos que representan procesos empresariales clave e indicadores importantes.
- ¿Qué significa para los clientes?: Las organizaciones que monitorizan eficazmente sus procesos pueden generar conocimientos que les permiten responder mejor a las necesidades de los clientes.
- ¿Qué significa para los equipos?: Al seguir el progreso hacia los objetivos del negocio, los dashboards ayudan a identificar tendencias positivas y negativas y a profundizar en sus causas para actuar en consecuencia.
Data y big data
Los datos son hechos, cifras y otra información en bruto —como nombres y datos de contacto de clientes— que las organizaciones recopilan, almacenan y analizan. Pueden proceder de múltiples fuentes, incluidas interacciones con clientes, encuestas, sensores y redes sociales.
El big data se refiere a grandes volúmenes de información compleja. Sus cinco V —volumen, velocidad, veracidad, valor y variedad— describen los principales retos para almacenar, gestionar y analizar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- ¿Qué significa para los clientes?: Cuando las empresas aprovechan el big data, los clientes reciben mensajes más personalizados y relevantes, además de mayor seguridad y confianza, ya que el análisis de datos permite detectar patrones asociados a comportamientos fraudulentos.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos utilizan los datos para mejorar las interacciones con los clientes, analizando compras anteriores, comportamiento de navegación y otros puntos de información para recomendar productos o servicios específicos, mejorar la experiencia y aumentar las probabilidades de compra.
Análisis de datos
El análisis de datos es la ciencia de examinar datos en bruto para extraer conclusiones. Incluye herramientas y tecnologías que permiten comprender, agregar y visualizar la información.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes perciben los beneficios del análisis de datos a través de productos y servicios mejorados.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos utilizan el análisis de datos para optimizar de forma continua áreas clave como la atención al cliente, el desarrollo de productos, el marketing y otras funciones.
Cultura de datos
Una cultura de datos es el conjunto de comportamientos y creencias compartidas que priorizan el uso de los datos para mejorar la toma de decisiones. Empodera a todas las personas de su organización, no solo a los analistas, para generar valor empresarial con datos.
- ¿Qué significa para los clientes?: Cuando todos en la organización saben usar datos, pueden tomar decisiones más inteligentes que respondan mejor a las necesidades del cliente.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos resuelven problemas más rápido, se anticipan a las tendencias, crean ofertas personalizadas y mejoran la previsión, entre otros beneficios.
Gobernanza de datos
La gobernanza de datos es el marco que define reglas y responsabilidades para gestionar eficazmente los datos durante todo su ciclo de vida, garantizando su fiabilidad y relevancia. Estas reglas establecen procesos y protocolos para mantener la usabilidad, calidad, cumplimiento normativo, privacidad y seguridad.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes experimentan mejores experiencias y confían más en una organización que protege su información sensible y respeta su privacidad.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos trabajan con datos fiables y relevantes, y cuentan con estándares claros que protegen la información y reducen riesgos de seguridad.
Armonización de datos
La armonización de datos es el proceso de reunir información de múltiples fuentes para crear un conjunto unificado que funcione como una sola fuente. Implica alinear elementos, formatos y estructuras para eliminar inconsistencias y facilitar la comparación y el análisis.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes disfrutan de una experiencia coherente en todos los departamentos, ya que la organización puede acceder a sus preferencias e historial de compras como si provinieran de una única fuente.
- ¿Qué significa para los equipos?: Obtienen una visión completa del cliente y pueden acceder y analizar la información más rápido, sin depender de varios sistemas.
Data insights y en tiempo real
Los data insights son descubrimientos clave, como patrones y tendencias, obtenidos mediante análisis. Los insights en tiempo real son aquellos que se generan inmediatamente cuando ocurre un evento, como una venta en un sitio de ecommerce. Ambos tipos de insights guían la toma de decisiones y estrategias.
- ¿Qué significa para los clientes?: Se benefician de interacciones más personalizadas y asistencia proactiva. Los insights en tiempo real permiten marketing más específico, personalización inmediata y respuestas casi instantáneas a problemas.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos obtienen ventaja competitiva al comprender mejor a los clientes, mejorar procesos y tomar decisiones más inteligentes usando data insights.
Data lake
Un data lake es un repositorio centralizado de datos en su formato original, ya sean estructurados, no estructurados o semiestructurados. Es un sistema de almacenamiento amplio, flexible y económico. Los data lakes capturan grandes volúmenes de datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales, registros de sensores o datos de localización.
- ¿Qué significa para los clientes?: Con la abundante información de un data lake, las marcas pueden anticipar mejor los deseos y necesidades de los clientes.
- ¿Qué significa para los equipos?: Pueden acceder a grandes volúmenes de datos en un solo lugar, lo que les permite actuar con rapidez y mantenerse por delante de la competencia.
Data lakehouse
Un data lakehouse combina la escalabilidad y flexibilidad de un data lake con la estructura y gobernanza de un data warehouse. Esta arquitectura híbrida permite extraer conclusiones rápidamente de todos los datos, sin importar su formato o tamaño.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes disfrutan de experiencias omnicanal unificadas, tiempos de respuesta más rápidos y mayor seguridad de los datos.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos pueden unificar datos históricos y en tiempo real en un solo repositorio, eliminando la necesidad de estructuras de almacenamiento y procesamiento separadas.
Alfabetización en datos
La alfabetización en datos es la capacidad de explorar, comprender y comunicarse con datos.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes perciben que las marcas les comprenden y pueden resolver sus problemas, gracias a un conocimiento profundo aplicado en todos los puntos de contacto con el cliente.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos con habilidades en alfabetización en datos potencian el crecimiento personal, profesional y organizacional, fomentando el pensamiento crítico, las oportunidades profesionales y el éxito basado en datos.
Sus datos son oro: así puede sacarle el máximo partido
Al combinar sus datos con IA y CRM, puede conectarlos, visualizarlos y explorarlos para obtener información práctica unificada, lista para usarse en toda la organización.
Data masking
El data masking consiste en reemplazar datos sensibles por información ficticia o anonimizada para proteger la privacidad y cumplir con normativas de protección de datos. Se utiliza en formación, pruebas o al compartir datos con terceros, y también al redactar instrucciones o entrenar modelos de IA para eliminar datos personales.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes confían más en las empresas que protegen su información confidencial y de identificación personal.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos pueden cumplir con los requisitos de privacidad mientras disponen de datos funcionales para pruebas, formación o desarrollo.
Data mining
El data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos mediante técnicas como aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos, transformando datos en bruto en información útil.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes reciben recomendaciones predictivas personalizadas, recordatorios y ofertas de productos, a menudo antes de que ellos mismos sepan lo que necesitan.
- ¿Qué significa para los equipos?: Una mayor comprensión del comportamiento del cliente permite que las estrategias de marketing y ventas sean más eficientes y efectivas.
Data science
Data science combina métodos científicos, estadística, algoritmos y técnicas de data mining para generar conocimiento a partir de datos estructurados y no estructurados.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes disfrutan de servicios más rápidos y personalizados mediante algoritmos de recomendación y aprendizaje automático que sugieren productos o automatizan tareas de soporte.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos utilizan data science para mejorar continuamente productos y servicios, creando experiencias de cliente más relevantes, eficientes y satisfactorias.
Seguridad de datos
La seguridad de los datos son las medidas y prácticas que protegen la información de una organización, como permisos de usuario y acceso basado en roles, asegurando que solo las personas autorizadas puedan acceder a determinados datos.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes confían más en organizaciones que protegen sus datos y su privacidad, fortaleciendo la lealtad y la relación con la marca.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos se protegen frente a brechas de datos, mantienen la confianza del cliente, cumplen normativas y resguardan la propiedad intelectual.
Data storytelling
El data storytelling combina datos, visualizaciones y narrativas para comunicar conocimientos de manera convincente. Permite contar historias con datos, proporcionar contexto y mostrar cómo las decisiones afectan los resultados.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes perciben una comprensión más profunda y significativa de sus necesidades y comportamientos.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos simplifican información compleja y la comunican de manera atractiva, mejorando la comprensión y aceptación de conceptos y proyectos basados en datos.
Data visualization
La visualización de datos consiste en crear gráficos, mapas y tablas para facilitar la comprensión de la información. Ayuda a identificar tendencias y patrones y permite que personas no técnicas analicen los datos.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes disfrutan de interacciones más conectadas cuando las organizaciones comparten una visión común basada en los datos.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos obtienen una comprensión más profunda de los datos y descubren conocimientos ocultos mediante visualizaciones completas.
Data warehouse
Un data warehouse es un repositorio grande y organizado para almacenar datos procesados de distintas fuentes de forma estructurada.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes perciben interacciones más fluidas y coherentes cuando las organizaciones tienen todos sus datos organizados en un solo lugar.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos cuentan con un centro de datos centralizado para acceder rápidamente a información necesaria para informes, análisis y toma de decisiones.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para anticipar eventos o resultados futuros a partir de datos históricos. En el contexto del CRM, puede predecir qué clientes podrían abandonar o responder a una promoción.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes reciben información y promociones más relevantes y personalizadas.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos pueden prever la demanda, identificar tendencias, tomar decisiones proactivas y orientar estrategias de negocio.
Recuperación segura de datos
En la IA generativa, la recuperación segura de datos garantiza que los resultados de cualquier consulta respeten permisos y políticas de gobernanza, mostrando a los usuarios solo la información para la que están autorizados.
- ¿Qué significa para los clientes?: Los clientes confían más en un sistema de IA que protege la seguridad de los datos durante todo el proceso.
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos pueden prevenir el acceso no autorizado a los datos, ya que los permisos se aplican en cada etapa.
Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados
Los datos estructurados tienen un formato fijo y bien definido, como hojas de cálculo o bases de datos de clientes, con filas y columnas para información como nombre, dirección o correo electrónico. Son fácilmente comprensibles, buscables y procesables por herramientas de análisis tradicionales.
Los datos no estructurados no tienen un formato predefinido ni un modelo específico. Incluyen correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, grabaciones de audio y vídeo, imágenes y sitios web. Requieren herramientas especializadas para su análisis.
Los datos semiestructurados tienen cierta organización, pero necesitan limpieza u orden para poder analizarse como los datos estructurados, por ejemplo, al importarlos en una base de datos relacional.
- ¿Qué significa para los clientes?: Las marcas que aprovechan diferentes tipos de datos pueden ofrecer un mejor servicio, combinando información cuantitativa (estructurada) y cualitativa (no estructurada).
- ¿Qué significa para los equipos?: Los equipos pueden usar los tres tipos de datos en análisis combinando soluciones como Hadoop para datos no estructurados y Tableau para analizar y visualizar datos estructurados y semiestructurados.
Dé el siguiente paso con los datos
Los datos son más importantes que nunca, y su creciente volumen conlleva una gran responsabilidad en gestión y gobernanza. Pero también ofrecen un gran potencial: cuanto más accesibles y comprendidos estén los datos en toda la organización, mayores serán los conocimientos que pueden guiar decisiones y generar experiencias excepcionales para los clientes.
Al combinar datos procesables y en tiempo real con IA y CRM, se pueden impulsar acciones inteligentes y ofrecer experiencias personalizadas a gran escala. Por eso es esencial dominar este glosario de datos: cuando la alfabetización de datos forma parte de la cultura de la empresa, cualquier persona puede extraer conocimientos y generar valor.
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